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肌电图作为运动过程中代谢能量消耗的替代评估方法
最大限度地减少代谢能量消耗 (MEE) 对提高运动障碍人士的活动能力至关重要，因为需要高能量的运动会导致活动减少。康复计划和设备使用 MEE 来确定其有效性，但由于时间延迟和非真实条件，使用间接量热法会受到限制。肌电图 (EMG) 可以深入了解肌肉如何激活；因此，本研究的目的是通过利用 EMG 信号开发实时 MEE 反馈系统。参与者以不同的步频（首选、+/- 15%、+/- 30%）完成了五种步行条件，同时收集了呼吸气体交换、地面反作用力和 EMG 信号。实时 EMG 信号被数字积分并分成步幅，然后按力成本 (COF) 系数缩放。MEE 具有先前文献中看到的预期二次关系 (R 2 = 0.967)，以及 COF 数据 (R 2 = 0.701)。 EMG 方法稳定在 75.1% - 133.1% 之间，不在 MEE 的近距离范围 (90% - 110%) 内；因此，未来的研究必须研究其他数学方法。我们的结果表明 MEE 和 EMG 活动之间存在定性关联，可用于提高残疾人士的行动能力和生活质量。
Butzbaugh，Josh、Kini Roshan 和 Alan Meier。2022 年 5 月。“减少杂项电力负荷能源消耗的国际行动。”能源
免责声明：本文件是作为美国政府资助工作的记录而编写的。尽管我们认为本文件包含正确的信息，但美国政府及其任何机构、加利福尼亚大学董事会及其任何员工均不对所披露的任何信息、设备、产品或流程的准确性、完整性或实用性做任何明示或暗示的保证，也不承担任何法律责任，也不表示其使用不会侵犯私有权利。本文中以商品名、商标、制造商或其他方式提及任何特定商业产品、流程或服务，并不一定构成或暗示美国政府或其任何机构或加利福尼亚大学董事会对其的认可、推荐或支持。本文中表达的作者的观点和意见不一定代表或反映美国政府或其任何机构或加利福尼亚大学董事会的观点和意见。
模型支持能源中心内分散式氢气转化、储存和消耗的商业案例情景分析
摘要：最近，具有氢气转换和存储功能的智能能源中心在荷兰受到越来越多的关注。氢气将用于汽车加油站、工业过程和供暖。本文要解决的科学问题是，在实现供应安全的同时，根据能源中心的可行商业案例，适当确定可再生能源发电、氢气转换和存储的容量。情景分析通常用于能源规划过程的早期阶段，为此需要一个易于使用的分析模型。本文研究了可用的建模方法，并开发了一种算法建模方法，该方法在 Microsoft Excel 中计算出来，便于情景分析。该模型应用于案例研究，得出了重要的见解，例如氢气的预期价格以及该案例中电解器和氢气存储的适当尺寸。该模型是开源的。未来的工作方向是将该模型应用于其他项目案例，并将结果与其他可用的建模工具进行比较。
阻力训练期间氧气消耗、乳酸浓度和能量消耗的急性行为：三种强度之间的比较
1 巴西圣保罗大都会联合大学运动生理学实验室系，2 巴西圣保罗圣犹大塔德乌大学转化生理学实验室系，3 巴西圣保罗大学力量训练神经肌肉适应实验室，4 巴西阿拉戈斯马塞约阿拉戈斯联邦大学体育与运动学院应用体育科学实验室，5 巴西圣保罗联邦大学巴西 Cochrane 中心循证健康系，6 巴西圣保罗大学艺术、科学与人文学院体育活动与衰老实验室，7 香港浸会大学健康与运动科学研究中心，中国香港九龙塘，8 圣埃斯皮里图联邦大学体育与运动中心实验生理学与生物化学实验室，巴西维多利亚
新冠肺炎对电力消耗的影响
行管令后的 HEACL 明显高于行管令前，这意味着受访者在行管令期间已经深深适应了 HEACL。 行管令期间熨斗等准备用具的消耗水平降低，这种趋势在行管令后依然持续，导致行管令后的消耗水平比行管令前更低。 政府和国家能源公司出台的缓解家庭电费上涨的措施和举措，对激发节能行为作用不大。 B40、M40 和 T20 对购买行为 (PB)、省钱 (MS)、社会背景 (SC) 和环境意识 (EC) 等能源行为的反应不同。结果表明，EESL 升值对 B40 的能源行为产生了强烈影响。然而，EESL 的升值对 M40 和 T20 的能源行为的影响不如对 B40 受访者的影响大。
![用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。](/simg/d/d0b24e3de4e984953fcbe1080336ba472eefd4f9.png)
用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。
用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。
可再生能源消耗的氢能系统
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最佳能源管理策略减少柴油消耗的混合动力
摘要：尽管气候变化是现实，但许多离网社区继续使用柴油发电机来进行电力供应。本文档提出了一种策略，以减少可再生资源（PV-HKT-WT-DG）形成的网格外系统中的柴油消耗。已经提出了三种能源调度策略来验证对柴油消费和发电机营业时间的影响。此外，已经考虑了不同的储能技术（酸铅，锂离子，钒氧化还原流，泵存储和超级电容器）。Homer软件已用于通过技术与经济指标来计算系统的最佳尺寸。结果表明，可以逐步减少柴油消耗；但是，能源成本增加。另一方面，在使用电荷周期控制下使用锂离子电池时，柴油发电机的穿透力大大降低而不影响系统成本。最后，灵敏度分析表明，当需求增加时，使用氧化还原钒流量电池不会显着增加，而柴油发电机的工作时间在所有系统中都显着降低。
减少能源消耗的技术经济可行性研究...
随着能源危机成为全球关注的问题，人们开始寻求能源问题的解决方案。提高能源效率和可再生能源被视为解决这场危机的潜在解决方案，因此已经开展了许多研究来提高能源部门的能源效率 [1-8]。鉴于家庭部门是主要的能源消耗者 [1]，降低全球能源总消耗的一种方法是优化建筑能源需求和应用绿色能源。因此，减少建筑部门的能源消耗将大大促进可持续和环保发展，因为这种能源的大部分是由化石燃料提供的，排放温室气体并加速全球变暖。人们进行了各种努力来预测和建模建筑部门的能源消耗。在一篇综述中，Zhao 和 Magoules [9] 将建筑能耗预测方法分为 5 类，即工程方法、统计方法、神经网络、支持向量机和灰色模型。他们回顾了每种方法的优点和主要缺点。在另一项尝试中，Balaras 等人 [10] 调查了建筑物节能的潜力。他们遵循 EPIQR 方法和软件。
一项关于高取代建筑物地板比较能源消耗的研究
在这项研究中，通过高层建筑物中建筑物的总能量吸收来比较典型地板的能源消耗。在杰尔纳尔（Gerneral）中，许多研究人员正在高架建筑物的典型地板上进行研究，以避免能量模拟中的复杂性。，但很少有人研究沿着地板的能源消耗。在模型Bulding中，2011年BEMS系统获取了能耗数据。根据数据，所有面积的总净能耗为193.99 kWh/m 2，HVACR面积的总净能耗为247.61 kWh/m 2。用于供暖和冷却的总电力和气体能源为47.7％，照明和插头的33.5％，运输电源为12.9％，餐厅为5.9％。仅相比，大厅的能源消耗量为10％，典型地板中使用了总能耗的90％。对于此结果，可以在计算高层建筑中的总能量消耗的情况下接受典型地板上的能量模拟。